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控制Hive MAP个数详解

Hive的MAP数或者说MAPREDUCE的MAP数是由谁来决定的呢?inputsplit size,那么对于每一个inputsplit size是如何计算出来的,这是做MAP数调整的关键. HADOOP给出了Inputformat接口用于描述输入数据的格式,其中一个关键的方法就是getSplits,对输入的数据进行分片. Hive对InputFormat进行了封装: 而具体采用的实现是由参数hive.input.format来决定的,主要使用2中类型HiveInputFormat和CombineHiveInputFormat. 对于HiveInputFormat来说: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 public InputSplit[] getSplits(JobConf job, int numSplits) throws IOException { //扫描每一个分区 for (Path dir : dirs) { PartitionDesc part = getPartitionDescFromPath(pathToP...

一个简单的HQL优化

线上做Job迁移:从GP迁移到Hadoop,发现有些Job原来跑了2-3分钟到Hadoop上跑到10分钟左右,这样的话会影响到迁移的效果;一个明显的Query如下: Insertinto table_big partition(dt=today) select xxx from table_hour_incrementala,table_big b where a.id=b.id and b.dt=yesterday; 查看一下grace: 显然瓶颈集中在第二个MAP上,reduce的shuffle time执行了207秒,计算了300s不到;这个table_big是个外部表,查看一下文件发现是一个250MB左右的gz文件,原因基础上清楚了,在该Job设置了一下mapred.reduce.tasks=8就可以解决了: 首先是降低每个reduce的计算时间,其次是today分区的文件增加进而增加MAP数,这个要明天才能看到效果了:P 可以看到每个reduce的计算时间已经降到30秒;同时,产生today分区的文件也是8个30MB的小文件,为接下来增加MAP做好准备 本文转自MIKE老毕 ...

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